Elasticsearch(ES)简介及基本使用

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

ES 简介

ES是一个使用java语言编写的并且基于Lucene编写的搜索引擎, 他提供了分布式的全文搜索服务, 还提供了一个RESTful风格的web接口, 官方还对多种语言提供了相应的API

Lucene?

Lucene 本身就是一个搜索引擎的底层,

ES特点

分布式: ES主要为了横向扩展能力

全文检索: 将一段词语进行分词, 并且将分出的单个词语统一的放入一个分词库中,在搜索时,根据关键字去分词库中搜索去找到想找到的内容,(倒排索引)

RESTful风格web接口: 操作ES非常简单, 只需要发送一个Http请求并且根据请求方式不同和携带参数不同,执行相应的功能,

倒排索引

待补充

安装ES&kibana

version: "3.1" services: elasticsearch: image: daocloud.io/library/elasticsearch:6.5.4 restart: always container_name: elasticsearch environment: - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms4096m -Xmx4096m" #设置使用jvm内存大小 ports: - 9200:9200 kibana: image: daocloud.io/library/kibana:6.5.4 restart: always container_name: kibane ports: - 5601:5601 depends_on: - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动 environment: - "elasticsearch.hosts=http://127.0.0.1:9200" #设置访问elasticsearch的地址

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IK 分词器

安装

下载地址: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.7.2

下载需要与ES版本一直否则无法启动ES,

在 elasticsearch/plugins 下新建IK文件夹, 解压后重启ES即可

IK 介绍

如果使用中文建议使用IK,他有两种分词模式 ik_mart(最少切分)与 ik_max_word(最细粒度划分)

ik_mart 使用介绍

在这里插入图片描述
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ik_max_word使用介绍

在这里插入图片描述

但是使用IK_MAX_WORD有一个问题, 他是根据他认识的进行分词, 比如我们想把胡雪阔当连起来他是不可以的

在这里插入图片描述

这个时候就需要自己加到字典中,

IK 分词器加入自定义词语

首先在elasticsearch/plugins/ik/config文件夹下面创建自己的字典my.dic后加入huxuekuo一行文字

在这里插入图片描述

然后编辑IKAnalyzer.cfg.xml配置文件,修改<entry key="ext_dict">my.dic</entry>

在这里插入图片描述

然后重启ES看效果 !!

Restful请求详解

通过Http请求进行操作

Method	URL	remarks
PUT	127.0.0.1:9200/索引名称/类型名称/文档ID	添加文档(自动创建索引)
POST	127.0.0.1:9200/索引名称/类型名称	创建文档(随机索引ID)
POST	127.0.0.1:9200/索引名称/类型名称/文档ID/_update	修改文档
DELETE	127.0.0.1:9200/索引名称/类型名称/文档ID	删除文档
GET	127.0.0.1:9200/索引名称/类型名称/文档ID	根据文档ID获取文档
POST	127.0.0.1:9200/索引名称/类型名称/_search	查询索引下所有文档

PUT 语法

创建文档案例

讯享网PUT /test1/type1/1 { 
    "name":"huxuekuo", "age" : 12 } 返回 结果: { 
    "_index" : "test1", "_type" : "type1", "_id" : "1", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { 
    "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1 }

有一个问题是, 当前数据的类型是ES自动识别的,

PUT /test1/type1/1 语句中的type1 可以没有默认为_doc, PUT /test1/__doc/1 或者doc也不用加

创建索引(指定属性的数据类型)

 ES7 语法 PUT /test2 { 
    "mappings":{ 
    "properties":{ 
    "name":{ 
    "type":"text" }, "age":{ 
    "type":"long" } } } }  ES6 语法 PUT /test3 { 
    "mappings":{ 
    "product":{ 
    "properties":{ 
    "name": { 
    "type": "text" }, "age": { 
    "type": "long" } } } } } 返回结果 { 
    "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "test3" }

在这里插入图片描述

GET语法

获取索引信息

讯享网GET /test3 返回数据 { 
    "test3" : { 
    "aliases" : { 
    }, "mappings" : { 
    "product" : { 
    "properties" : { 
    "age" : { 
    "type" : "long" }, "name" : { 
    "type" : "text" } } } }, "settings" : { 
    "index" : { 
    "creation_date" : "52", "number_of_shards" : "5", "number_of_replicas" : "1", "uuid" : "UHXqcMJnSWKQE4The-_mcQ", "version" : { 
    "created" : "" }, "provided_name" : "test3" } } } }

获取文档信息

GET /test1/type1/1 { 
    "_index" : "test1", "_type" : "type1", "_id" : "1", "_version" : 1, "found" : true, "_source" : { 
    "name" : "huxuekuo", "age" : 12 } }

简单条件查询

讯享网GET /test1/type1/_search?q=name:1 返回结果 { "_index" : "test1", "_type" : "type1", "_id" : "1", "_score" : 0., "_source" : { "name" : "1", "age" : "1" } }

注意在简单查询中返回了"_score" : 0., 这是什么? 如果存在多条数据,匹配度越高则分数越高

POST 语法

post可以用作修改文档, put 也可以修改文档, 我们先看一下put 修改文档的方式

PUT /test1/type1/1 { 
    "name":"huxuekuo1", "age" : 12 }

当文档ID已经创建, 一下语句就是修改语句, 有一个问题是, 如果修改时丢字段了

丢字段以后的文档数据:

讯享网{ 
    "_index" : "test1", "_type" : "type1", "_id" : "1", "_version" : 2, "found" : true, "_source" : { 
    "name" : "huxuekuo1" } }

_version 发生改变, name值确实改了,但是丢失的age字段也没有了

看一下正常的修改方式

POST /test1/type1/1/_update { 
    "doc":{ 
    "name":"1" } }

这样就算没有age字段他就不会更新age字段

当前的age类型为long类型, 我们尝试看看修改为text是否可以成功

讯享网POST /test1/type1/1/_update { 
    "doc":{ 
    "age":"1爱我的" } }  返回结果 { 
    "type": "mapper_parsing_exception", "reason": "failed to parse field [age] of type [long]" }

一旦数据类型确认下来将不可以通过修改数据的方式去修改

DELETE语法

删除索引

DELETE test1

删除文档

讯享网DELETE /test1/type1/1

复杂查询

精准查询

GET /vms/product/_search { 
    "query": { 
    "match": { 
    "title": "iphone11" } } } 返回结果 { 
    "took" : 16, "timed_out" : false, "_shards" : { 
    "total" : 5, "successful" : 5, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { 
    "total" : 1, "max_score" : 0., "hits" : [ { 
    "_index" : "vms", "_type" : "product", "_id" : "3", "_score" : 0., "_source" : { 
    "title" : "iphone11", "date" : "2020-11-04", "remarks" : "苹果手机无敌啊" } } ] } }

略部分字段显示(_source)

讯享网GET /vms/product/_search { 
    "query": { 
    "match_phrase_prefix": { 
    "title": "iphone" } } , "_source": ["title","date"] } 返回结果 { 
    "_index" : "vms", "_type" : "product", "_id" : "4", "_score" : 0., "_source" : { 
    "date" : "2018-11-04", "title" : "iphonex" } },

_source 标记了只显示 title - date 在返回结果中就只有这两样

排序(sort)

简单排序

GET /vms/product/_search { 
    "query": { 
    "match_phrase_prefix": { 
    "title": "iphone" } }, "sort": [ { 
    "date": { 
    "order": "asc" } } ] } 返回结果 { 
    "took" : 12, "timed_out" : false, "_shards" : { 
    "total" : 5, "successful" : 5, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { 
    "total" : 3, "max_score" : null, "hits" : [ { 
    "_index" : "vms", "_type" : "product", "_id" : "4", "_score" : null, "_source" : { 
    "date" : "2018-11-04", "title" : "iphonex" }, "sort" : [ 00 ] }, { 
    "_index" : "vms", "_type" : "product", "_id" : "1", "_score" : null, "_source" : { 
    "date" : "2020-11-04", "title" : "iphone12" }, "sort" : [ 00 ] }, { 
    "_index" : "vms", "_type" : "product", "_id" : "3", "_score" : null, "_source" : { 
    "date" : "2020-11-04", "title" : "iphone11" }, "sort" : [ 00 ] } ] } }

asc : 升序

desc: 降序

在使用sort 以后 _score就没有了为null

分页查询

讯享网GET /vms/product/_search { 
    "query": { 
    "match_phrase_prefix": { 
    "title": "iphone" } }, "sort": [ { 
    "date": { 
    "order": "asc" } } ], "from": 0, "size": 1 }

关键词from(从第几个开始) 与size(返回多少条数据), 数据的下标还是从0开始的

布尔值查询

must (并且)

GET /vms_test/_doc/_search { 
    "query":{ 
    "bool":{ 
    "must":[ { 
    "match":{ 
    "name":"胡" } }, { 
    "match":{ 
    "age":"20" } } ] } } }

获取同时满足两个条件的数据

should (或)

讯享网GET /vms_test/_doc/_search { 
    "query":{ 
    "bool":{ 
    "should":[ { 
    "match":{ 
    "name":"胡" } }, { 
    "match":{ 
    "age":"20" } } ] } } }

must_not(不等于)

GET /vms_test/_doc/_search { 
    "query":{ 
    "bool":{ 
    "must_not":[ { 
    "match":{ 
    "name":"胡" } }, { 
    "match":{ 
    "age":"20" } } ] } } }

filter(过滤器)

range(范围过滤)

讯享网GET vms_test/_doc/_search { 
    "query":{ 
    "bool":{ 
    "filter":{ 
    "range":{ 
    "age":{ 
    "gt":10 } } } } } }

gt 大于

lt 小于

gte 大于等于

lte 小于等于

是可以联合使用的

Elasticsearch(ES)简介及基本使用

ES 简介

ES特点

倒排索引

安装ES&kibana

IK 分词器

安装

IK 介绍

ik_mart 使用介绍

ik_max_word使用介绍

Restful请求详解

通过Http请求进行操作

PUT 语法

创建文档案例

创建索引(指定属性的数据类型)

GET语法

获取索引信息

获取文档信息

POST 语法

DELETE语法

删除索引

删除文档

复杂查询

精准查询

略部分字段显示(_source)

排序(sort)

简单排序

分页查询

布尔值查询

must (并且)

should (或)

must_not(不等于)

filter(过滤器)

range(范围过滤)

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